根据给定的非线性样本，在Matlab下建立其神经网络并训练连接参数，验证其有效性

在MATLAB中构建和训练神经网络通常涉及到几个关键步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要将非线性样本准备好，包括输入特征和对应的标签。可以使用`loaddata`或自己编写函数读取和预处理数据。

% 加载数据
X = ...; % 输入数据矩阵
y = ...; % 输出标签向量

% 划分数据集（训练集和测试集）
[train_X, train_y, test_X, test_y] = crossvalind('Kfold', X, y, 5); % 例如五折交叉验证

2. **创建模型**：使用`feedforwardnet`函数创建一个前馈神经网络结构，设置所需的层数、节点数以及激活函数等。

hiddenLayers = [10, 5]; % 比如两层隐藏层，每层有10和5个节点
net = feedforwardnet(hiddenLayers);

3. **设定学习参数**：通过`trainParam`选项调整学习速率、迭代次数等训练参数。

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100, 'MiniBatchSize', 64);

4. **训练网络**：使用`train`函数训练网络，传入训练数据和训练参数。

net = train(net, train_X', train_y', options);

5. **评估与验证**：用训练好的网络对测试数据进行预测，并计算准确率或其他性能指标，比如用`perform`函数。

y_pred = net(test_X');
accuracy = mean(y_pred == test_y);

6. **可视化结果**：如果需要，你可以绘制损失曲线(`plot(lossHistory)`), 或者查看网络的内部权重和偏差状态。

7. **保存模型**：最后，你可以使用`save`函数保存训练好的模型以便后续使用。

save('myNeuralNet.mat', 'net');